python 庫 Numpy 中如何求取向量範數 np.linalg.norm(求範數)(向量的第二範數爲傳統意義上的向量長度),(如何求取向量的單位向量)

求取向量二範數,並求取單位向量(行向量計算)spa

 

 

import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y

 

 

x 爲須要求解的向量, y爲x中行向量的二範數, z爲x的行方向的單位向量。scala

 

np.linalg.norm

顧名思義,linalg=linear+algebracode

normorm

則表示範數,首先須要注意的是範數是對向量(或者矩陣)的度量,是一個標量(scalar)blog

首先help(np.linalg.norm)查看其文檔:文檔

norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

 

ord  爲設置具體範數值, axis 向量的計算方向, keepdims 設置是否保持維度不變class

 

 

範數理論的一個推論:import

 

L1>=L2>=L∞numpy

 

 

 

 

 

 

12方法

 

其中二範數的一個等價方法:

import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y2=np.sum(x**2, axis=1, keepdims=True)**0.5 z2=x/y2

 

 

 

 

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